CN108345868A - 基于人脸识别技术的公共交通工具追逃***及其控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提出了一种基于人脸识别技术的公共交通工具追逃***及其控制方法,该追逃***由云服务器、摄像头、人脸识别装置、GPS定位装置、用于控制摄像头与人脸识别装置及GPS定位装置工作的控制器、用于与云服务器通讯的无线通讯装置构成,所述摄像头、人脸识别装置、GPS定位装置、无线通讯装置、控制器均安装于公共交通工具上,所述摄像头、人脸识别装置、GPS定位装置、无线通讯装置分别与控制器连接;所述云服务器与公安***的逃犯人脸数据库及报警装置连接。本发明的追逃***不仅硬件成本低、可靠性高,还针对性地设计了巧妙的控制方法,在保证司机和普通乘客的安全性的前提下,创造了抓捕逃犯的有利条件,是社会治安的有力补充。
Description
技术领域
本发明属于安防技术领域,具体涉及到一种追逃***。
背景技术
随着经济的发展和城市建设速度的加快,导致人口的流动越来越频繁,社会犯罪率也呈逐年升高的趋势,这引发了社会治安的城市管理问题。虽然在火车站、机场、长途客车站等有一些安检措施,可以通过身份核验的方式识别罪犯,起到追逃的作用,但是出租车、公交车等公共交通工具存在着上下车位置不确定或者难以在上车地点设置身份核验装置的问题,已经成为了逃犯出行的首选,因此有必要研发一种基于上述公共交通工具的有效的追逃***。
发明内容
本发明的目的是提出一种基于人脸识别技术的公共交通工具追逃***及其控制方法,利用高科技的手段来实现有效的智能追逃,保障社会安定。
本发明的基于人脸识别技术的公共交通工具追逃***由云服务器、摄像头、人脸识别装置、GPS定位装置、用于控制摄像头与人脸识别装置及GPS定位装置工作的控制器、用于与云服务器通讯的无线通讯装置构成,所述摄像头、人脸识别装置、GPS定位装置、无线通讯装置、控制器均安装于公共交通工具上,所述摄像头、人脸识别装置、GPS定位装置、无线通讯装置分别与控制器连接;所述云服务器与公安***的逃犯人脸数据库及报警装置连接。
上述基于人脸识别技术的公共交通工具追逃***的控制方法包括如下步骤:
A:摄像头采集进入公共交通工具内的乘客的图像,并通过控制器将乘客图像传送至人脸识别装置进行识别,提取出乘客人脸图像;人脸识别装置将乘客人脸图像通过控制器及无线通讯装置传送至云服务器;
B:云服务器将接收到的乘客人脸图像与公安***的逃犯人脸数据库内的逃犯人脸图像进行对比,以鉴别出公共交通工具内的乘客是否有在逃逃犯;
C:如果公共交通工具内的乘客内存在在逃逃犯,则云服务器利用报警装置向公安***报警,同时云服务器通过无线通讯装置与控制器通讯,通过GPS定位装置调取公共交通工具的实时位置信息,并将该实时位置信息发送至公安***的报警装置。
公安***在接到报警后,可以迅速知晓逃犯的身份、所在公共交通工具的实时位置等信息,以便于布置抓捕。在上述追逃***中,利用设置于公共交通工具上的人脸识别装置来识别及提取出进入公共交通工具内的乘客人脸图片,并利用无线通讯装置将乘客人脸图片发送至云服务器进行逃犯鉴别,具有以下优点:
1、公共交通工具内置人脸数据库的话,就必须在公共交通工具内安装存储装置和鉴别图片所必需的高性能处理器,硬件成本极高,而且公安***的逃犯人脸数据库存在着数据外泄的可能性;将逃犯鉴别的工作转移至云服务器进行集中鉴别,降低了公共交通工具的硬件成本,降低或者避免了逃犯数据外泄的可能性。
2、公共交通工具向云服务器发送的是经过识别和提取的乘客人脸图片,而不是乘客视频或者乘客全身图片,大大减少了数据量,降低了对无线通讯带宽的要求,提高了传输速度,使得云服务器的数据处理更加实时化,有利于尽快发现逃犯。
所述步骤A中:对于同一个乘客,人脸识别装置自动选取拍摄质量最优的一种或多张该乘客的人脸图像发送到云服务器。人脸识别装置通过聚类等方法选取同一乘客最优的人脸照片来发送,发送之后即停止发送该乘客的其它人脸照片,继续发送其他乘客的人脸照片,而不是对一个乘客的人脸照片一直发个不停,这样可以减少云服务器的数据处理工作量。
进一步地,所述公共交通工具上还安装有与所述控制器连接的警示装置,所述警示装置包括显示器。追逃***的控制方法还包括步骤D:云服务器在向公安***报警的同时,还通过无线通讯装置与控制器通讯,从而利用警示装置向公共交通工具的司机发出警示信息;所述警示信息至少包括车内乘客存在逃犯的警告以及逃犯的人脸图片。司机接收到警示信息后,可以准确识别出车内的逃犯,进而提高警惕度,降低逃犯伤人的可能性,并有利于司机在开车经过公安局等位置时进行灵活处置,抓捕逃犯。
进一步地,所述摄像头包括用于监视车门位置的车门摄像头和用于监视车内位置的车内摄像头。在追逃***控制方法的步骤D中,云服务器在向公安***报警的同时,还通过无线通讯装置与控制器通讯,控制车内摄像头所拍摄到的图片或视频直接发送至公安***的报警装置,这样公安***能够通过车内视频或者图片观察了解到逃犯的着装等信息,并实时监测车内逃犯的动向,便于对车内的逃犯进行抓捕。
进一步地,所述公共交通工具上还安装有用于供司机向云服务器发出预定信号的信号发送装置,所述信号发送装置与控制器连接。在追逃***控制方法中,还包括步骤E:公共交通工具的司机在发现逃犯乘客下车后,利用信号发送装置向云服务器发送表示逃犯已经下车的预定信号,云服务器在收到该预定信号后,向公安***的报警装置发送逃犯已经下车的信息以及收到预定信号时公共交通工具的位置信息,这样公安***就可以进行针对性的抓逃部署,并利用路面的其它监控设备来进行监控接力,实时跟踪逃犯,以进行抓捕,避免逃犯在下车后失去踪迹。
进一步地,所述公共交通工具的外部安装有报警灯,司机可以自行控制报警灯的开闭,从而向外部提示自己车内有危险情况,以便于协助警察等快速找到自己的车辆,以及提醒路人等。上述报警灯可以为闪烁的灯泡,或者由若干LED构成的可以显示简单内容的LED屏。
本发明的追逃***是基于人脸识别技术上的,目前来说人脸识别技术已经逐渐成熟,能够应对大部分情况下的人脸准确识别,本发明将人脸识别装置部署于公共交通工具上,可以将乘客人脸图像抓取出来,以供云服务器进行逃犯鉴别,整个追逃***不仅硬件成本低、可靠性高,还针对性地设计了巧妙的控制方法,在保证司机和普通乘客的安全性的前提下,创造了抓捕逃犯的有利条件,是社会治安的有力补充。
附图说明
图1是实施例1的基于人脸识别技术的公共交通工具追逃***的原理图。
图2为实施例1中的云服务器的处理中心架构图。
具体实施方式
下面对照附图,通过对实施实例的描述,对本发明的具体实施方式如所涉及的各构件的形状、构造、各部分之间的相互位置及连接关系、各部分的作用及工作原理等作进一步的详细说明。
实施例1:
如图1所示,本实施例的基于人脸识别技术的公共交通工具追逃***由云服务器、摄像头、人脸识别装置、GPS定位装置、警示装置、信号发送装置、用于控制摄像头、人脸识别装置、GPS定位装置、警示装置等部件工作的控制器、用于与云服务器通讯的无线通讯装置构成,所述摄像头、人脸识别装置、GPS定位装置、无线通讯装置、警示装置、信号发送装置、控制器均安装于公共交通工具上,所述摄像头、人脸识别装置、GPS定位装置、警示装置、信号发送装置、无线通讯装置分别与控制器连接,所述云服务器与公安***的逃犯人脸数据库及报警装置连接。当然,上述的控制器与无线通讯装置也可以集成在一起而形成一个集通讯、控制功能于一身的控制单元,该控制单元可以采用集成电路实现,此处不再赘述。
在本实施例中,警示装置由显示器和蜂鸣器构成,报警装置至少包括显示器和蜂鸣器,其中公共交通工具内的显示器用于显示逃犯的人脸,蜂鸣器用于向司机发出警示声音;公安***的显示器用于显示逃犯的视频、图片或者其他信息,蜂鸣器用于向警察发出报警声音。
在本实施例中,信号发送装置是供司机向云服务器发出预定信号的,采用一个可发出脉冲式触发信号的开关即可实现,司机按下该开关后,开关通过控制器及无线通讯装置向云服务器发出一个触发信号,云服务器收到触发信号后,即知晓逃犯已经下车。
云服务器可以隶属于公安***内部,也可以是隶属于公共交通公司,建议为每个公共交通公司均设有独立的云服务器,这样就实现了云服务器的分布式部署,有利于减少云服务器的数据处理量,提高数据处理速度。
上述基于人脸识别技术的公共交通工具追逃***的控制方法包括如下步骤:
A:摄像头采集进入公共交通工具内的乘客的图像,并通过控制器将乘客图像传送至人脸识别装置进行识别,提取出乘客人脸图像;人脸识别装置将乘客人脸图像通过控制器及无线通讯装置传送至云服务器;对于同一个乘客,人脸识别装置通过聚类等方法自动选取拍摄质量最优的一种或多张该乘客的人脸图像发送到云服务器,发送之后即停止发送该乘客的其它人脸照片,继续发送其他乘客的人脸照片;
B:云服务器将接收到的乘客人脸图像与公安***的逃犯人脸数据库内的逃犯人脸图像进行对比,以鉴别出公共交通工具内的乘客是否有在逃逃犯;
C:如果公共交通工具内的乘客内存在在逃逃犯,则云服务器利用报警装置向公安***报警,同时云服务器通过无线通讯装置与控制器通讯,通过GPS定位装置调取公共交通工具的实时位置信息,并将该实时位置信息发送至公安***的报警装置
D:云服务器在向公安***报警的同时,还通过无线通讯装置与控制器通讯,从而利用警示装置向公共交通工具的司机发出警示信息;所述警示信息至少包括车内乘客存在逃犯的警告以及逃犯的人脸图片。
公安***在接到报警后,可以迅速知晓逃犯的身份、所在公共交通工具的实时位置等信息,以便于布置抓捕。司机接收到警示信息后,可以准确识别出车内的逃犯,进而提高警惕度,降低逃犯伤人的可能性,并有利于司机在开车经过公安局等位置时进行灵活处置,抓捕逃犯。
在本实施例中,摄像头包括用于监视车门位置的车门摄像头和用于监视车内位置的车内摄像头。在上述追逃***控制方法的步骤D中,云服务器在向公安***报警的同时,还通过无线通讯装置与控制器通讯,控制车内摄像头所拍摄到的图片或视频直接发送至公安***的报警装置,这样公安***能够通过车内视频或者图片观察了解到逃犯的着装等信息,并实时监测车内逃犯的动向,便于对车内的逃犯进行抓捕。
在上述追逃***控制方法中,还包括步骤E:公共交通工具的司机在发现逃犯乘客下车后,利用信号发送装置向云服务器发送表示逃犯已经下车的预定信号,云服务器在收到该预定信号后,向公安***的报警装置发送逃犯已经下车的信息以及收到预定信号时公共交通工具的位置信息,这样公安***就可以进行针对性的抓逃部署,并利用路面的其它监控设备来进行监控接力,实时跟踪逃犯,以进行抓捕,避免逃犯在下车后失去踪迹。
如图2所示,云服务器的处理中心架构为分布式人脸识别***,通过集结多台服务器的运算与存储资源,针对公共交通乘客并发性高的特点,组合成有序、可靠、高度协作的服务器集群,并以云服务的形式完成分布于市区不同区域的人像人脸识别服务。工作过程包括:
云端数据接收:
通过nginx等高并发反向代理服务接收大规模前端设备(即公共交通工具)的并发抓拍图片,将图片数据转发至后续服务进行处理,后续服务包括:人像特征提取、黑名单布控比对、人像存储。
负载均衡:
服务集群内部以nginx等高并发负载均衡服务,根据服务器的负载情况进行智能分配,将计算任务转发到相应的服务器上。
预警推送:
如果黑名单布控比中了目标人物,***直接向辖区的派出所或公安情报中心进行推送。
公共交通工具的控制器配置数据传输目标地址,作为采集数据的转发目标,地址可以为IP或者域名。
数据经过核心交换机,最终发送到云服务器的中央管理服务器,中央管理服务器负责分发采集回来的图片,它会根据特征提取服务器的繁忙状态,择优选取具有处理能力的机器进行处理。
采集图片的数量巨大、并且需要有伸缩的弹性,而采集的图片需要首先经过特征提取环节的处理,得到图片对应的特征后,方可进行人脸比对。因此,特征提取服务器是一个可伸缩的集群,每台机器的TPS(***吞吐量)是固定的,根据采集量的规模来配置特征提取服务器的数量。
图片被提取特征后,其特征将会发送至人脸比对服务器,至于发送到哪台人脸比对服务器,取决于中央管理服务器的指派。人脸比对服务器也是多台架构,并可根据业务的规模进行伸缩。人脸比对服务器的组合方式取决于两个方面,一方面是基于数据切片原则,比如说一台服务器无法处理过多的数据,或者为了提高执行效率而实现将数据切片处理,则对同一个任务的运算内容拆分到不同的服务器上处理,另一方面是基于任务分离原则,比如说某些服务器用于比对黑名单,某些服务器用于比对白名单,某些服务器用于历史检索。
人脸存储服务器将存储采集的图片与特征数据,并同样以分布式的方式实现。存储服务器集群实现了读写分离、主从备份,并能随着数据量的增大而实现弹性扩容。
云端的交互操作由专门的交互管理服务器负责,该服务器完成管理员对数据进行查询与管理的任务,并以GUI的方式提供给管理员管理。
实施例2:
与实施例1不同的是,在本实施例中,公共交通工具的外部(在本实施例中为车顶)安装有报警灯,司机可以自行控制报警灯的开闭,从而向外部提示自己车内有危险情况,以便于协助警察等快速找到自己的车辆,以及提醒路人等。上述报警灯可以为闪烁的灯泡,或者由若干LED构成的可以显示简单内容的LED屏。
Claims (10)
1.一种基于人脸识别技术的公共交通工具追逃***,其特征在于由云服务器、摄像头、人脸识别装置、GPS定位装置、用于控制摄像头与人脸识别装置及GPS定位装置工作的控制器、用于与云服务器通讯的无线通讯装置构成,所述摄像头、人脸识别装置、GPS定位装置、无线通讯装置、控制器均安装于公共交通工具上,所述摄像头、人脸识别装置、GPS定位装置、无线通讯装置分别与控制器连接;所述云服务器与公安***的逃犯人脸数据库及报警装置连接。
2.根据权利要求1所述的基于人脸识别技术的公共交通工具追逃***,其特征在于所述公共交通工具上还安装有与所述控制器连接的警示装置,所述警示装置包括显示器。
3.根据权利要求1所述的基于人脸识别技术的公共交通工具追逃***,其特征在于所述公共交通工具上还安装有用于供司机向云服务器发出预定信号的信号发送装置,所述信号发送装置与控制器连接。
4.根据权利要求1或2或3所述的基于人脸识别技术的公共交通工具追逃***,其特征在于所述摄像头包括用于监视车门位置的车门摄像头和用于监视车内位置的车内摄像头。
5.根据权利要求1或2或3所述的基于人脸识别技术的公共交通工具追逃***,其特征在于所述公共交通工具的外部安装有报警灯。
6.根据权利要求1所述的基于人脸识别技术的公共交通工具追逃***的控制方法,其特征在于包括如下步骤:
A:摄像头采集进入公共交通工具内的乘客的图像,并通过控制器将乘客图像传送至人脸识别装置进行识别,提取出乘客人脸图像;人脸识别装置将乘客人脸图像通过控制器及无线通讯装置传送至云服务器;
B:云服务器将接收到的乘客人脸图像与公安***的逃犯人脸数据库内的逃犯人脸图像进行对比,以鉴别出公共交通工具内的乘客是否有在逃逃犯;
C:如果公共交通工具内的乘客内存在在逃逃犯,则云服务器利用报警装置向公安***报警,同时云服务器通过无线通讯装置与控制器通讯,通过GPS定位装置调取公共交通工具的实时位置信息,并将该实时位置信息发送至公安***的报警装置。
7.根据权利要求6所述的基于人脸识别技术的公共交通工具追逃***的控制方法,其特征在于所述步骤A中:对于同一个乘客,人脸识别装置自动选取拍摄质量最优的一种或多张该乘客的人脸图像发送到云服务器。
8.根据权利要求6所述的基于人脸识别技术的公共交通工具追逃***的控制方法,其特征在于还包括步骤D:云服务器在向公安***报警的同时,还通过无线通讯装置与控制器通讯,从而利用警示装置向公共交通工具的司机发出警示信息;所述警示信息至少包括车内乘客存在逃犯的警告以及逃犯的人脸图片。
9.根据权利要求8所述的基于人脸识别技术的公共交通工具追逃***的控制方法,其特征在于所述步骤D中,云服务器在向公安***报警的同时,还通过无线通讯装置与控制器通讯,控制车内摄像头所拍摄到的图片或视频直接发送至公安***的报警装置。
10.根据权利要求8或9所述的基于人脸识别技术的公共交通工具追逃***的控制方法,其特征在于还包括步骤E:公共交通工具的司机在发现逃犯乘客下车后,利用信号发送装置向云服务器发送表示逃犯已经下车的预定信号,云服务器在收到该预定信号后,向公安***的报警装置发送逃犯已经下车的信息以及收到预定信号时公共交通工具的位置信息。
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